014 Encuentros cercanos del primero y segundo tipo

Para recapitular: el error tipo 1 consiste en saltar erróneamente a la conclusión de que existe una relación de causa y efecto ("los paraguas causan lluvia"). El error de tipo 2 consiste en pasar por alto una relación de causa y efecto que realmente existe (al no encontrar la aguja en el pajar).

Una gran fuente de error tipo 1 proviene del uso indebido de los datos del Sistema de notificación de efectos adversos de vacunas (VAERS). ¿Recuerda al señor Shady Broker, que solo reportó 50 de 800 temas (los que adivinó correctamente)? Es lo mismo aqui. VAERS no recopila información sobre niños que reciben inmunización sin problemas aparentes, ni recaba información sobre niños que desarrollan TEA a pesar de que nunca recibieron una vacuna en su vida. Y no recopila información sobre niños que regresan en otros momentos de sus vidas en lugar de seguir una inmunización. No obstante, ha habido un par de personas muy prominentes que han utilizado indebidamente los datos de VAERS en un intento de demostrar que las inmunizaciones provocan la regresión autista.

También sabemos por estudios de películas caseras que las características autistas pueden estar presentes mucho antes de que los padres lo noten. (Consulte el Capítulo 4 de mi libro para obtener referencias). Por lo tanto, las afirmaciones de los padres de que su hijo era "perfectamente normal" antes de la vacunación no pueden aceptarse de manera acrítica. Esto no disminuye la preocupación de que una inmunización pueda haber causado un deterioro adicional en un niño con una condición preexistente , pero esa es una pregunta aparte.

¿Qué pasa con el error Tipo 2?

Para cualquier factor de riesgo y mal resultado, queremos saber si un sujeto en particular ha estado expuesto al factor de riesgo potencial o no, y queremos saber si el sujeto contrae la enfermedad o no. Mostramos esto en lo que se conoce como una "tabla de dos por dos":

Los estudios en toda la población (estudios de cohortes) van "al otro lado" de la tabla. Para ejecutar un estudio de cohortes, debemos conocer el estado de exposición y el resultado para todos en la población (por ejemplo, "todos los niños nacidos en los Estados Unidos en 2005" o "todos los niños menores de 5 años que residen actualmente en Nueva York"). Ciudad"). Los estudios de cohortes han demostrado que el riesgo de ASD en toda la población, y ASD regresivo, no se ha movido, cuando la tasa de mortalidad materna se ha introducido o retirado en varias naciones industrializadas en los últimos 20 años.

Los estudios en toda la población también muestran que la prevalencia de TEA aumentó después de que se eliminó el timerosal de la mayoría de los tiros a principios de los 90. Esta es la misma figura que viste en el Post 008, donde discutimos los cambios en la ley federal de educación y las revisiones del DSM, solo que esta versión incluye una estrella para mostrar cuándo salió el timerosal de la mayoría de los tiros. A partir de estos datos, podríamos argumentar que el timerosal previene ASD. Nadie realmente piensa eso, pero al menos, los estudios de población parecen arrojar agua fría sobre el argumento de que el timerosal causa ASD.

Sin embargo, hay una trampa: los estudios de cohortes son útiles para evaluar el riesgo de enfermedad luego de la exposición a un factor de riesgo dado, siempre que el factor de riesgo y la enfermedad sean lo suficientemente comunes como para capturar una gran cantidad de personas expuestas y / o individuos afectados en nuestra cohorte. Pero, ¿y si el factor de riesgo o el trastorno son raros? Si cualquiera de estos es el caso, entonces es posible que no recojamos suficientes niños, incluso en una gran cohorte, para poder detectar el problema. (Este es el dilema de la soya de la PKU / dieta: la soda dietética es bastante común, pero la PKU es rara). ¿Hay un grupo de niños con un riesgo único de regresión autista debido a la inmunización? Hannah Poling, quien se deterioró después de recibir una vacuna, tiene un trastorno metabólico subyacente. ¿Ese trastorno la hizo única y vulnerable al estrés de la inmunización? Quizás. ¿Podría haberse deteriorado de todos modos, tal vez después de algún evento "inofensivo" como una enfermedad febril leve (muy común en niños con trastornos metabólicos)? Quizás. Y la gran pregunta: para niños como Hannah, ¿qué riesgo es mayor: obtener las vacunas o enfermarse con las enfermedades mismas? No tenemos idea. ¿Y hay otros factores de riesgo potenciales (por ejemplo, condiciones inmunológicas)? No lo sabemos

Aquí es donde la metodología de Case-Control es útil. En lugar de comenzar con una población completa de niños y cruzar "la tabla 2 × 2, los estudios de casos y controles comienzan en la esquina inferior izquierda, con casos de enfermedades identificadas (por ejemplo, todos los niños con ASD regresivo en el Hospital Universitario). Los "casos" se comparan luego con los controles adecuados (necesitamos 3 grupos de control: niños que estaban en el espectro desde el nacimiento, niños con otras discapacidades y niños en desarrollo normal), buscando diferencias metabólicas o inmunológicas entre los "casos" y el controles. También sería útil mirar dentro del grupo "Casos" al inicio de la regresión en comparación con el momento de recepción de las inmunizaciones y otros factores de riesgo, como resfríos, enfermedades diarreicas, etc.) Estos datos aún no probarían la causa y efecto, pero al menos limitarían la búsqueda a una porción más pequeña del pajar que los datos de cohorte, que son todo lo que tenemos que seguir en este momento.

Por el momento, sin embargo, no tenemos esos datos. Entonces, ¿qué se supone que debe hacer un padre? Más sobre eso la próxima vez.

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